論文の概要: DashGaussian: Optimizing 3D Gaussian Splatting in 200 Seconds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18402v2
- Date: Wed, 26 Mar 2025 14:34:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-27 13:20:47.397146
- Title: DashGaussian: Optimizing 3D Gaussian Splatting in 200 Seconds
- Title（参考訳）: DashGaussian:200秒で3Dガウス撮影を最適化
- Authors: Youyu Chen, Junjun Jiang, Kui Jiang, Xiao Tang, Zhihao Li, Xianming Liu, Yinyu Nie,
- Abstract要約: 3DGSの最適化複雑性に関するスケジューリング手法であるDashGaussianを提案する。
提案手法は, 各種3DGSバックボーンの最適化を平均45.7%高速化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.37326848614133
- License:
- Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) renders pixels by rasterizing Gaussian primitives, where the rendering resolution and the primitive number, concluded as the optimization complexity, dominate the time cost in primitive optimization. In this paper, we propose DashGaussian, a scheduling scheme over the optimization complexity of 3DGS that strips redundant complexity to accelerate 3DGS optimization. Specifically, we formulate 3DGS optimization as progressively fitting 3DGS to higher levels of frequency components in the training views, and propose a dynamic rendering resolution scheme that largely reduces the optimization complexity based on this formulation. Besides, we argue that a specific rendering resolution should cooperate with a proper primitive number for a better balance between computing redundancy and fitting quality, where we schedule the growth of the primitives to synchronize with the rendering resolution. Extensive experiments show that our method accelerates the optimization of various 3DGS backbones by 45.7% on average while preserving the rendering quality.
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) はガウスのプリミティブをラスタ化することでピクセルを描画する。
本稿では、3DGS最適化を高速化するために冗長な複雑性を除去する3DGSの最適化複雑性に関するスケジューリングスキームであるDashGaussianを提案する。
具体的には,3DGSの最適化を,トレーニングビューにおける高次周波数成分に段階的に3DGSを適合させるものとして定式化し,この定式化に基づいて最適化の複雑さを大幅に低減する動的レンダリング解決スキームを提案する。
さらに、特定のレンダリング解決は、演算冗長性と適合品質のバランスを改善するために、適切なプリミティブ数と協調すべきであり、そこでは、プリミティブの成長をスケジュールし、レンダリング解決と同期させる。
本手法は,レンダリング品質を保ちながら,様々な3DGSバックボーンの最適化を平均45.7%高速化することを示す。
関連論文リスト
- GaussianSpa: An "Optimizing-Sparsifying" Simplification Framework for Compact and High-Quality 3D Gaussian Splatting [12.342660713851227]
3D Gaussian Splatting (3DGS) は、ガウス関数の連続的な集合を利用して、新しいビュー合成の主流として登場した。
3DGSは、ガウシアンの多さを記憶するためのかなりのメモリ要件に悩まされており、その実用性を妨げている。
コンパクトで高品質な3DGSのための最適化ベースの単純化フレームワークであるGaussianSpaを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-09T00:38:06Z) - Fast Feedforward 3D Gaussian Splatting Compression [55.149325473447384]
3D Gaussian Splatting (FCGS) は、1つのフィードフォワードパスで3DGS表現を高速に圧縮できる最適化フリーモデルである。
FCGSは圧縮比を20倍以上に向上し、高精細度を維持しながら、ほとんどのシーン毎のSOTA最適化手法を上回ります。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-10T15:13:08Z) - 3DGS-LM: Faster Gaussian-Splatting Optimization with Levenberg-Marquardt [65.25603275491544]
3DGS-LM, 3D Gaussian Splatting(3DGS)の再構築を高速化する新しい手法を提案する。
提案手法は元の3DGSよりも30%高速で, 再現品質の最適化が可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-19T16:31:44Z) - AdR-Gaussian: Accelerating Gaussian Splatting with Adaptive Radius [38.774337140911044]
3D Gaussian Splatting (3DGS)は、複雑なシーンの高品質な再構成とリアルタイムレンダリングを実現した、最近の明示的な3D表現である。
本稿では,AdR-Gaussianを提案する。これは並列カリングを実現するために,Renderステージのシリアルカリングの一部を前処理ステージに移動させる。
私たちのコントリビューションは3倍で、レンダリング速度は310%で、最先端技術よりも同等かそれ以上品質を維持しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-13T09:32:38Z) - LP-3DGS: Learning to Prune 3D Gaussian Splatting [71.97762528812187]
本稿では,トレーニング可能な2値マスクを重要度に応用し,最適プルーニング比を自動的に検出する3DGSを提案する。
実験の結果,LP-3DGSは効率と高品質の両面において良好なバランスを保っていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T05:58:34Z) - MVSGaussian: Fast Generalizable Gaussian Splatting Reconstruction from Multi-View Stereo [54.00987996368157]
MVSGaussianは、Multi-View Stereo(MVS)から導かれる新しい一般化可能な3次元ガウス表現手法である。
MVSGaussianは、シーンごとにより良い合成品質でリアルタイムレンダリングを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-20T17:59:30Z) - EfficientGS: Streamlining Gaussian Splatting for Large-Scale High-Resolution Scene Representation [29.334665494061113]
能率GS」は3DGSを高解像度で大規模なシーンに最適化する高度なアプローチである。
3DGSの密度化過程を解析し,ガウスの過剰増殖領域を同定した。
本稿では,ガウス的増加を重要な冗長プリミティブに制限し,表現効率を向上する選択的戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-19T10:32:30Z) - GPS-Gaussian: Generalizable Pixel-wise 3D Gaussian Splatting for Real-time Human Novel View Synthesis [70.24111297192057]
我々は、文字の新たなビューをリアルタイムに合成するための新しいアプローチ、GPS-Gaussianを提案する。
提案手法は,スパースビューカメラ設定下での2K解像度のレンダリングを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-04T18:59:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。